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用于失眠脑模建的图卷积神经网络

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KevinMonteiro,SamNallaperuma-Herzberg,MartinaMason,and

SteveNiederer

UniversityofCambridge,Cambridge,UK

kidrm2@cam.ac.uk

RespiratoryandSleepCentre,RoyalPapworthHospital,Cambridge,UK

AlanTuringInstitute,London,UK

本摘要失眠影响了世界上大量的人口，并且其原因多种多样。现有的失眠治

译疗方法已被证明与许多副作用有关，如头痛、头晕等。因此，对于改善失

中眠治疗的需求非常明确。大脑建模有助于评估脑病理对大脑网络动态的影

响，并支持阿尔茨海默病、癫痫等疾病的临床决策。然而，这种模型尚未

1为失眠开发。因此，本项目试图通过使用连续长时间的EEG数据来了解经

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7历失眠个体的大脑特征。基于EEG通道之间的功能连接和空间距离得出

4脑网络。然后计算各主要大脑波频率带的功率谱密度。接着训练一个图卷

1

4积神经网络（GCNN）模型以捕捉与失眠相关联的功能特性，并配置该模

1型执行分类任务以评估性能。结果显示，50秒不重叠滑动窗口是EEG分

.

7割的最佳选择。这种方法在窗口级别达到了70%的分类准确率，在个体水

0平上达到68%。此外，省略C4-P4、F4-C4和C4-A1这组EEG通道导致

5

2模型性能下降幅度大于其他通道的去除。这些电极位置靠近大脑区域，这

:些区域在失眠个体中表现出异常的功能连接水平，可以解释上述结果。

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rKeywords:大脑网络·脑电图·功能连接性·图卷积神经网络·失眠

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1介绍

失眠是一种常见的睡眠障碍，影响全球大约三分之一的成年人口[28,1]。

许多失眠病例也没有上报，估计寻求医疗建议的个体比例低至30%（国家卫

生与护理卓越研究所）。导致失眠的根本原因因人而异，包括心理健康障碍

如焦虑和抑郁、身体疾病如偏头痛或癌症、药物影响、月经周期、怀孕和更

年期中的激素变化、神经问题等。(美国睡眠医学会)。

对构建预测大脑功能和障碍的模型以实现在计算机上进行更便宜假设

测试的大脑建模研究的兴趣日益增加。因此，本研究旨在开发一个能够捕捉

2K.Monteiroetal.

受失眠影响的人类大脑特征的模型，并且该模型基于神经科学、认知心理学

和网络理论以及实际数据。在最先进的研究中已经提出了初步模型，例如阿

尔茨海默病[6]和多发性硬化症[23]的模型。然而，目前还没